package com.atguigu.bigdata.spark.zzgcore.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @Classname Spark01_RDD_Operation_Transfrom
 * @Description 相同的首字母放在一个组中
 * @Date 2023/9/20 15:23
 * @Author zhuzhenguo
 */
object Spark24_RDD_Req {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 准备环境,这个 *表示系统当前最大可用核数
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 案例实操
    // 思路：缺什么补什么，多什么删什么

    // 1.获取原始数据：时间戳、省份、城市、用户、广告
    val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/agent.log")

    // 2.将原始数据进行结构的转换。方便统计
    // 时间戳、省份、城市、用户、广告 => ((省份，广告)，1)

    val mapRDD: RDD[((String, String), Int)] = dataRDD.map(
      line => {
        val datas: Array[String] = line.split(" ")
        ((datas(1), datas(4)), 1)
      }
    )
    // 3.将转换结构后的数据进行分组聚合
    // ((省份，广告)，1) => ((省份，广告)，sum)
    val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey(_ + _)
    // 4.将聚合的结果进行结构的转换
    // ((省份，广告)，sum) => (省份，(广告，sum))
    val newMapRDD: RDD[(String, (String, Int))] = reduceRDD.map {
      case ((prv, ad), sum) => {
        (prv, (ad, sum))
      }
    }
    // 5.将转换结构后的数据更加省份进行分组
    // （省份，[(广告A，sumA)，（广告B，sumB）]）
    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = newMapRDD.groupByKey()
    // 6.将分组后的数据组内排序（降序），取前三名
    val resultRDD: RDD[(String, List[(String, Int)])] = groupRDD.mapValues(
      iter => {
        iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)
      }
    )
    // 7.将结果在控制台打印
    resultRDD.collect().foreach(println)
    // 关闭环境
    sc.stop()
  }
}
